機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会スライドまとめ

機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会の発表スライドをまとめたページです。
随時更新します。

**機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会**
Conpass URL:
http://ml-professional.connpass.com

* 1冊目：「深層学習」
* 2冊目：「異常検知と変化検知」


# #1「深層学習」編
<a href="http://bookclub.kodansha.co.jp/product?isbn=9784061529021" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/0970b928-5e1d-3f62-54c9-5c47d8150cc5.png"></a>
http://bookclub.kodansha.co.jp/product?isbn=9784061529021
[正誤表] (http://www.kspub.co.jp/download/1529021a.pdf)

## chapter 1: はじめに [@a_macabee](https://twitter.com/a_macbee)
<a href="http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-01-49404580" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/014c9b1e-ff2b-c7c6-baac-3951bd002fc2.png"></a>
http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-01-49404580

## Chapter 2:順伝播型ニューラルネットワーク [@a_macabee](https://twitter.com/a_macbee)
<a href="http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-02-49488411" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/97de554e-fab9-4186-d8d8-35cedc70804e.png"></a>
http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-02-49488411


## Chapter 3:確率的勾配降下法 [@hagino3000](https://twitter.com/hagino3000)

## Chapter 4:誤差逆伝播法 [@t_tetsuma](https://twitter.com/t_tetsuma)


## Chapter 5:自己符号化器 [@at_grandpa](https://twitter.com/at_grandpa)
<a href="http://www.slideshare.net/at_grandpa/chapter5-50042838" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/c48834ba-113a-f3f2-9d4d-73ebfc894cde.png"></a>
http://www.slideshare.net/at_grandpa/chapter5-50042838
http://at-grandpa.hatenablog.jp/entry/2015/07/01/190226



## Chapter 6:畳込みニューラルネット [@kenmatsu4](https://twitter.com/kenmatsu4)
<a href="http://www.slideshare.net/matsukenbook/ss-50545587" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/5e3c46db-b1a3-82c0-8da8-8980fcdb0783.png"></a>
http://www.slideshare.net/matsukenbook/ss-50545587
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<a href="http://www.slideshare.net/matsukenbook/deep-learning-chap6-convolutional-neural-net" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/ce7d3543-2d54-5926-c16d-54917d1cf2de.png"></a>
http://www.slideshare.net/matsukenbook/deep-learning-chap6-convolutional-neural-net<br>
※ Pythonによるデモンストレーションあり

## Chapter 7:再帰型ニューラルネット [@g_votte](https://twitter.com/g_votte)
<a href="http://www.slideshare.net/shotarosano5/chapter7-50542830" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/0705d669-7eed-9afc-cb4e-784137ec1ca5.png"></a>
http://www.slideshare.net/shotarosano5/chapter7-50542830



## Chapter 8:ボルツマンマシン [@ bigsea_t](https://twitter.com/bigsea_t)
<a href="http://www.slideshare.net/taikaitakeda/8-boltzmann-machine" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/a826e672-b5da-2573-ce29-f444bed97fb6.png"></a>
http://www.slideshare.net/taikaitakeda/8-boltzmann-machine


## LT枠1: 多層制限ボルツマンマシンの実装 [@mabonki0725](https://twitter.com/mabonki0725)
<a href="http://www1.m.jcnnet.jp/mabonki/doc/LT_deepL_RBM_R150805.pdf" target="_blank"><img src="https://connpass.com/static/img/event/no_image_presen_210.png"></a>
http://www1.m.jcnnet.jp/mabonki/doc/LT_deepL_RBM_R150805.pdf

## LT枠2: Chainer使ってみた [@kenmatsu4](https://twitter.com/kenmatsu4)
<a href="http://www.slideshare.net/matsukenbook/lt-chainer" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/419e17fd-711a-fe3e-9ba9-409b85c35259.png"></a>
http://www.slideshare.net/matsukenbook/lt-chainer<br>
※ Pythonによるデモンストレーションあり

## LT枠3:  @t_furukawa

## LT枠4: DQN [@oshokawa](https://twitter.com/oshokawa)
<a href="https://speakerdeck.com/oshokawa/dqn" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/4bb84b00-99c6-b6d4-85f8-ef3c9399d475.png"></a>
https://speakerdeck.com/oshokawa/dqn

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# #2「異常検知と変化検知」編
<a href="http://ide-research.net/book/support.html#kodansha" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/a0a22cc1-26e7-568b-5600-375c9e195a6f.gif"></a>
http://ide-research.net/book/support.html#kodansha
[正誤表](http://ide-research.net/book/Kodansha_correction_1.1.pdf)



## chapter 1&2: 異常検知・変化検知の基本的な考え方、ホテリングのT^2法による異常検知 [@at_grandpa](https://twitter.com/at_grandpa)
<a href="http://www.slideshare.net/at_grandpa/5-chapter-1-2" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/9e07e323-54a1-7fa8-bc0c-fdc51f06e489.png"></a>
http://www.slideshare.net/at_grandpa/5-chapter-1-2
http://at-grandpa.hatenablog.jp/entry/2015/08/21/220430

## chapter 3: 単純ベイズ法による異常検知 [@a_macabee](https://twitter.com/a_macbee)
<a href="http://www.slideshare.net/beeEaMa/mlprofessional" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/c337d0d0-e6ed-14c5-e9c3-26acb2aba938.png"></a>
http://www.slideshare.net/beeEaMa/mlprofessional

## chapter 4: 近傍法による異常検知 [@kenmatsu4](https://twitter.com/kenmatsu4)
<a href="http://www.slideshare.net/matsukenbook/4-53640134" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/6cef5d7f-9abd-05fc-ba52-ac48b43bbfa5.png"></a>
http://www.slideshare.net/matsukenbook/4-53640134<br>
※ Pythonによるデモンストレーションあり


## chapter 5: 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知 [@t_tetsuma](https://twitter.com/t_tetsuma)
<a href="http://www.slideshare.net/tetsumatada/5-54726998" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/16cef550-7ef1-c966-7db4-a67dcefb469f.png"></a>
http://www.slideshare.net/tetsumatada/5-54726998


## chapter 6: サポートベクトルデータ記述法による異常検知 [@g_votte](https://twitter.com/g_votte)
<a href="http://www.slideshare.net/shotarosano5/in-54205735" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/e87f395d-7965-2b8e-680c-ff41e9451365.png"></a>
http://www.slideshare.net/shotarosano5/in-54205735


## chapter 7: 方向データの異常検知 [@nakano_tomofumi](https://twitter.com/nakano_tomofumi)
<a href="http://www.slideshare.net/nakanotomofumi/7-54766192" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/c7a8d3e3-5c6c-8ade-99f5-7fe30c90be65.png"></a>
http://www.slideshare.net/nakanotomofumi/7-54766192

## chapter 8: ガウス過程回帰による異常検知 [@healthy55five](https://twitter.com/healthy55five)
Coming soon... :smile: 

## chapter 9: 部分空間法による変化点検知 [@hagino3000](https://twitter.com/hagino3000)
<a href="http://www.slideshare.net/hagino_3000/9-55242143" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/3b407d7e-b52e-83b0-4f45-bd27cbec931d.png"></a>
http://www.slideshare.net/hagino_3000/9-55242143


## chapter 10: 疎構造学習による異常検知  [@natsu_xxxxxxxx](https://twitter.com/natsu_xxxxxxxx)
<a href="http://www.slideshare.net/natsup/anomaly-detection-char10" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/cfeb6d4e-8f1e-eea3-045a-c54d55644903.png"></a>
http://www.slideshare.net/natsup/anomaly-detection-char10


## chapter 11: 密度比推定による異常検知  [@oshokawa](https://twitter.com/oshokawa)
<a href="https://speakerdeck.com/oshokawa/mi-du-bi-tui-ding-niyoruyi-chang-jian-zhi" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/14f85312-fc4a-b50e-d244-8e06bf1004d1.png"></a>
https://speakerdeck.com/oshokawa/mi-du-bi-tui-ding-niyoruyi-chang-jian-zhi



## chapter 12: 密度比推定による変化検知  [ErikaFujita](http://www.slideshare.net/ErikaFujita)
<a href="http://www.slideshare.net/ErikaFujita/ss-55958414" target="_blank"><img src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/50670/efcfea6d-0f33-5447-6f43-a461f8283ff4.png"></a>
http://www.slideshare.net/ErikaFujita/ss-55958414



<!-- Coming soon... :smile: 
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